《Aesthetic Plastic Surgery》：An Anatomy-driven Algorithm for Aesthetic Lip Enhancement: Integrating Structural and Volumetric Approaches
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背景：唇部美学增强传统上以容量方法为主，尤其是透明质酸（hyaluronic acid, HA）填充剂。然而，唇部老化同时涉及容量丢失和结构改变，包括皮肤上唇（ergotrid）延长，而该问题不能仅通过填充剂充分解决。尽管可用技术广泛，目前尚无标准化算法依据特
背景：唇部美学增强传统上以容量方法为主，尤其是透明质酸（hyaluronic acid, HA）填充剂。然而，唇部老化同时涉及容量丢失和结构改变，包括皮肤上唇（ergotrid）延长，而该问题不能仅通过填充剂充分解决。尽管可用技术广泛，目前尚无标准化算法依据特定解剖靶点指导治疗选择。目的：提出并评价一种新的、解剖学驱动的唇部美学增强治疗算法，在区分结构与容量成分的基础上整合手术与非手术技术。材料与方法：开展为期9年的多中心观察性研究，纳入168例接受唇部美学治疗的患者。按解剖表现分为四组：孤立性容量不足（Type 1）、孤立性结构改变（Type 2）、结构合并容量不足（Type 3）和继发畸形（Type 4）。治疗选择由所提出算法指导，包括透明质酸（HA）填充剂、自体脂肪移植、唇植入物、V-Y黏膜推进瓣和唇提升术。结局通过标准化摄影分析、患者满意度（5-point Likert scale）和至少12个月随访的并发症率评估。结果：50%的患者存在结构成分，或为孤立性或为合并性。观察到高患者满意度，在接受结构矫正（Type 2）和联合入路（Type 3）的患者中美学改善尤为明显。36.9%病例实施联合治疗，并在混合畸形患者中取得更优美学结局。总体并发症率为8.3%，均为轻微且自限性，未报告重大不良事件。结论：所提出算法为基于解剖的唇部美学治疗提供实用且可重复的框架。通过区分结构性与容量性靶点并整合互补的手术与非手术技术，该方法可实现更精确、个体化和可预测的结局。手术与容量策略联合代表处理复杂唇部畸形的现代标准。证据等级IV。本期刊要求作者为每篇文章分配证据等级。有关这些循证医学评级的完整说明，请参阅目录或在线作者须知。www.springer.com/00266。
研究背景与问题：唇部美学是面部吸引力的核心组成部分，唇与眼、鼻共同构成“美貌三角”，其形态影响面部和谐。近年来唇部增强需求显著增加，传统治疗长期以透明质酸（hyaluronic acid, HA）填充剂等容量方法为主。但唇老化并非单纯容量问题，还包含结构改变，如皮肤上唇（ergotrid）延长、人中变平、红唇显露减少和整体容量丢失。仅行容量化可能增加唇部厚重感而不能纠正垂直比例失衡；唇提升术等结构矫正可降低上唇高度、增加红唇显示并改善齿显露。既往Raphael et al.等分类提供了解剖框架，但缺乏直接转化为临床决策的标准化算法。因此，研究人员提出并评价一种解剖学驱动的治疗算法，核心是区分皮肤上唇（结构靶点）与红唇（容量靶点），并整合手术与非手术技术，以实现可重复、个体化和可预测的结局。重要意义在于将填充剂中心的模式转向解剖驱动、算法化策略，并强调对混合畸形采用联合治疗。
研究人员开展了一项为期9年的多中心观察性研究，在意大利两家私立美容外科中心纳入168例接受唇部美学治疗的患者（初始186例，排除10例失访和8例记录不完整），按解剖表现分为Type 1孤立性容量不足、Type 2孤立性结构改变、Type 3结构合并容量不足、Type 4继发畸形，并按所提出算法选择HA填充剂、自体脂肪移植、唇植入物、V-Y黏膜推进瓣（V-Y mucosal advancement flap）及唇提升术（lip lift）。结论提示结构成分在50%患者中存在，联合治疗占36.9%，总体并发症率8.3%且均轻微自限；算法可提供实用、可重复的解剖导向框架。重要意义是支持从单纯容量化转向结构-容量整合的个体化治疗。
关键技术方法：多中心观察性研究，9年期间（2017年1月至2026年3月）于意大利两家私立美容外科中心开展；纳入168例，初始186例，排除18例（10例失访、8例记录不完整）。按解剖表现分4型，由算法指导选择HA填充剂、自体脂肪移植、唇植入物、V-Y黏膜推进瓣和唇提升术。结局采用标准化摄影比较、5点Likert量表（5-point Likert scale）满意度、并发症率，最短随访12个月；采用Raphael et al.描述的人中-唇评分（philtral-labial score, PLS），重点关注静息齿显露与人中高度。
研究结果：
患者分布（Patient Distribution）：通过算法分型统计，Type 1为84例（50.0%）、Type 2为34例（20.2%）、Type 3为50例（29.8%）；另有17例（10.1%）为Type 4，作为可能与前述类别重叠的独立亚组。结论是孤立性容量不足最常见，但Types 2和3合计50.0%仍存在结构成分，提示手术矫正的重要性。
人体测量学评价（Anthropometric Evaluation）：通过术前术后测量，唇提升患者人中长度由1.4–1.8 cm降至1.1–1.4 cm；容量增量患者上红唇高度由2–5 mm增至约7–12 mm，下红唇由3–6 mm增至约8–13 mm。结论是治疗规划和结局评估应关注人中、红唇与齿显露之间的和谐比例关系，并依PLS框架进行。
实施治疗（Treatment Performed）：通过按分型实施算法，Type 1采用容量技术，Type 2采用唇提升，Type 3采用唇提升联合容量化，Type 4采用分期或矫正治疗；联合入路共62例（36.9%）。结论是整合治疗策略需求增加。
临床结局（Clinical Outcomes）：通过12个月随访，所有患者唇部美学整体改善，结构矫正（Type 2）和联合入路（Type 3）在红唇显示、唇突度和面部和谐方面改善尤为明显；联合治疗可同时纠正垂直比例失衡和容量不足。结论是联合治疗较单模式更平衡自然。
并发症（Complications）：通过并发症记录，总体发生率为8.3%（14/168），均轻微：暂时性水肿>3周5例（3.0%）、部分脂肪吸收需补修4例（2.4%）、轻度不对称3例（1.8%）、轻度瘢痕不规则2例（1.2%）；无重大并发症。结论是手术与非手术技术在适当指征下安全性可接受。
按分型实施的手术技术（Surgical Techniques by Type）：Type 2结构矫正——唇提升（Cardoso与Greenwald技术）：通过鼻下牛角形切口、皮肤切除、有限分离、上唇上提、口轮匝肌深部固定及5-0可吸收单丝深缝、5-0尼龙连续皮缝完成；目标女性静息齿显露约1–3 mm、男性约1 mm，并轻度过度矫正。结论是可降低上唇高度、增加红唇显示和改善齿显露，Greenwald修改可使瘢痕更隐蔽。Type 2和Type 4结构矫正——直接唇提升（Meyer与Kesselring技术）：通过沿红唇-皮肤交界或原有瘢痕设计切口、精确切除、少/不分离、上提固定和分层关闭实施；结论是适用于瘢痕可隐藏的选定病例。Type 1容量性手术增强——V-Y瓣（Ho技术改良）：通过多V形黏膜切口、黏膜及黏膜下瓣、肌肉浅层较广泛分离、前移和V-Y闭合实施；结论是可增加红唇显示和突度，但恢复期较长并有初期过度矫正和水肿。Type 1容量性手术增强——唇植入物：通过口角小黏膜切口、黏膜下隧道、将植入物置于黏膜深面和口轮匝肌浅面、调整对称后关闭实施；结论是可永久增量，但需考虑感染、挤出和移位，且研究期间后期已不在本国市售。Type 1容量性手术增强——自体脂肪移植（autologous fat grafting, lipofilling）：通过低负压钝针采集腹部或侧腹脂肪、离心或倾析处理、细针低压多道注射于黏膜下和浅层肌内并塑形实施；结论是可自然增量，但部分吸收可能需补修。Type 1容量性非手术增强——HA填充剂：通过评估唇解剖、表面麻醉、按红唇体、红唇缘、丘比特弓及可选人中柱靶向注射，采用细针或钝针小量黏膜下线性、序列点或团注并按摩塑形实施；结论是即时增量且可逆，但需维持，并需注意水肿、瘀斑、血管受损和迟发炎症。联合入路（Type 3）：通过先唇提升（Cardoso技术）再容量增强（脂肪、填充剂或V-Y瓣）的顺序策略实施；结论是可同时纠正结构与容量不足。Type 4继发畸形及后遗症管理：通过瘢痕修复联合结构或容量矫正、非可吸收填充物过度填充的手术去除、HA过度填充伴结构畸形者先行透明质酸酶降解再二期唇提升等分期策略实施；结论是分期处理可重新评估唇比例并避免过度治疗。
讨论总结：研究核心发现是约半数求治者存在结构成分，挑战了仅以HA填充剂容量化的趋势；长上唇单独容量化可能增加唇部厚重而不纠正比例失衡，唇提升术是结构异常的有效解决方案。容量技术在适当选择下仍有效，但各有局限：脂肪移植吸收率可变，V-Y黏膜推进瓣容量结局更一致，严重红唇萎缩者HA用量常需至1.5–2.0 mL而轻中度约1.0 mL，唇提升各年龄满意但明显软组织萎缩者可额外切除约2–3 mm以补偿术后松弛。算法将技术中心决策转向靶点导向规划，联合入路被视为复杂唇畸形的现代标准；Type 4因填充剂普及而增多，透明质酸酶联合必要时手术修正是有效策略。并发症低且均轻微自限。局限包括回顾性成分可能引入选择偏倚、结局部分依赖主观患者报告和标准化摄影、客观人体测量并非全部患者可得、未按年龄、萎缩程度、口轮匝肌厚度或基线软组织质量分层、缺乏匹配比较亚组，仍需更大多中心验证。
研究结论部分翻译：尽管存在这些局限，研究人员的研究提出了一种实用且可重复的唇部美学增强框架。通过清晰区分结构性与容量性成分并将其整合进阶梯式算法，该方法可实现更精确、个体化和可预测的结局。研究人员认为，该模型代表唇部美学向更基于解剖和以患者为中心范式的转变，超越当前以填充剂为主导的方法，并采纳口周年轻化的综合视角。
